甘肅省發布地質災害橙色預警
2026-02-02 02:05 6,918次浏览在常見的氣象災害中，哪些因突發性強、影響範圍小而難以實現精準監測？公眾有時感覺「天氣預報不準」又是什麼原因？面對洪澇或乾旱災害，不同場景下公眾應掌握哪些核心自救技能？針對這些問題，人民網採訪了中國氣象局公共氣象服務中心原氣象服務首席專家朱定真進行解讀。 哪些氣象災害最難精準監測？為何有時感覺「預報不準」？ 談及氣象災害監測預警的難點，朱定真指出，在常見的14類氣象災害中，春夏季局地暴雨、冰雹、雷電、雷雨大風因「突發性強、影響範圍小」，因而最難實現精準監測。預報時，我們可以依據天氣背景判斷其可能出現的上述天氣，但要精準到具體時間、具體地點，至今仍是世界性難題。 朱定真解釋道，天氣系統是開放的，影響天氣變化的因素非常多，它們之間的相互作用關係，會因發生時的季節、地區、環流分布等變得極為複雜。因此，以當前的天氣學理論、預報技術方法、觀測手段及密度等，還無法實現天氣預報100%的準確率。 洪澇與乾旱，不同場景下如何自救互救？ 關於洪澇災害，朱定真指出，洪澇本是自然現象，自然界中積雪融化、大雨暴雨、山洪泥石流等都可能引發洪澇現象。當洪水、澇漬威脅人類安全、影響社會經濟活動並造成損失時，便形成了包括洪災、澇災和漬災在內的洪澇災害。 面對洪澇，朱定真強調個人需做好預防：汛期易受洪水影響地區的群眾應養成收聽、收看天氣預報及預警信息的習慣，偏遠地區群眾要關注危險警示；洪水到來前，需抓緊時間轉移或做好準備——有條件者可修築或加高圍堤，無條件者應選擇基礎牢固的屋頂、臨時避難臺等場所；準備幾天的食品，將衣被等禦寒物放至高處，搜集木盆、木塊等加工為救生設備；將不便攜帶的貴重物品做好防水處理，綑紮後埋入地下或放至高處，小件貴重物品可縫在衣物中；備好醫藥、取火等物品，保存好可用的通信設施。 若被洪水圍困，朱定真提醒，被困者切不可絕望或消極等待，要主動尋找生機；洪水洶湧時絕對不能下水，因水中的漩渦、暗流，上遊衝下的漂浮物，以及可能遭遇的毒蛇毒蟲咬傷、觸電等，都極易造成傷害。在互救方面，遇到他人水中遇險，需在力所能及的情況下伸出援手，且應掌握心肺復甦、人工呼吸等急救常識。 「乾旱災害是因降水減少、水利工程供水不足導致用水短缺，進而危害生活、生產和生態的事件。」朱定真指出，在乾旱、半乾旱氣候區和溼潤、半溼潤氣候區都可能發生，尤其在乾旱、半乾旱氣候區，因降水量年際變化大，乾旱發生頻率更高。 應對乾旱時，朱定真建議，旱區群眾可通過修建家庭水窖蓄水、改種作物品種、打井取水、尋找新水源等措施，積極開展生產自救，減少損失；日常生活中更要注意節約用水，個人力量雖有限，但全社會共同努力能產生顯著效果。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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